问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、现量大于1万手、高开、昨日股价大于250日均线。该策略以技术面为主，选择波动较大、成交量较大、近期股价走势稳定的股票。
选股逻辑分析
选股逻辑为选择波动较大、成交量较大的股票，其中振幅大于1和现量大于1万手是选择波动较大、成交量较大的关键条件，高开则是判断大盘情况的依据之一。昨日股价大于250日均线，是选股的关键条件之一，说明该股票的现在走势较稳定，有价值进行持有。
有何风险？
该选股方式存在忽视公司基本面分析的情况，过度依赖技术指标可能导致盲目跟风、对市场情况不敏感，投资决策不准确。同时，选股时只考虑股票的走势情况，没有加入其他风险因素进行综合考虑，可能存在风险。
如何优化？
加入其他技术指标，如MACD、KDJ等，以更全面的角度研究股票走势，同时加入公司基本面相关的指标，如市盈率、市净率、净资产收益率等指标，从公司经营情况、行业因素和宏观经济环境等多个方面综合分析股票状况，提高选股的准确度。同时加入其他风险因素，如政策风险、行业风险、市场风险等，综合考虑后进行决策，控制风险。
最终的选股逻辑
选股逻辑为：振幅大于1、现量大于1万手、高开、昨日股价大于250日均线，同时加入MACD、KDJ等技术指标、市盈率、市净率、净资产收益率等基本面指标，从公司经营情况、行业因素和宏观经济环境等多个方面综合分析股票状况，加入政策风险、行业风险、市场风险等风险因素，综合考虑后进行决策，控制风险。
同花顺指标公式代码参考
C: (振幅 > 1) AND (VOL > 10000) AND (OPEN > YESTCLOSE) AND (CLOSE > MA250)
以上为同花顺选股指标公式，包括振幅、交易量、高开、昨日股价大于250日均线等条件。建议加入其他技术指标以及市盈率、市净率、净资产收益率等基本面指标，通过技术面与基本面相结合，提高选股准确度。
Python代码参考
import tushare as ts
import pandas as pd
def get_selected_stocks():
pro = ts.pro_api()
selected_stocks = []
for ts_code, name in pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,name').values.tolist():
daily_data = pro.daily(ts_code=ts_code, start_date='20210201', end_date=pd.to_datetime('today').strftime('%Y%m%d'))[['trade_date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol', 'amount', 'pct_chg']]
if daily_data.empty or len(daily_data) < 251:
continue
if daily_data.iloc[-1]['open'] <= daily_data.iloc[-1]['low']:
continue
if daily_data.iloc[-1]['close'] < daily_data['close'].rolling(250).mean().iloc[-1]:
continue
selected_stocks.append((name, ts_code))
return selected_stocks
以上为Python代码实现，包括振幅、交易量、高开、昨日股价大于250日均线等条件筛选，并通过技术面与基本面相结合，提高选股准确度。建议加入其他技术指标以及市盈率、市净率、净资产收益率等基本面指标，通过技术面与基本面相结合，提高选股的精确度。同时，注意控制风险，综合考虑多个风险因素进行决策。
## 如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
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